文┃小夏

编辑┃叙言

你是不是也有过这种经历？满怀期待让AI帮写周报，结果出来的内容要么跑偏主题，要么空洞无物，最后还得自己返工，反而更累。

身边不少同事都吐槽AI难用，我一开始也这么觉得，后来才发现，问题根本不在AI本身，在我们给的提示词太模糊了。

别甩锅AI，问题在指令

很多人用AI，就喜欢“一句话甩锅”。

要么是“帮我整理会议记录”，要么是“做个推广方案”。

如此看来，这跟跟同事交代工作只说半句话有啥区别？对方肯定做不到位啊。

本来想找些所谓的“万能咒语”来省事，但后来发现根本没用。

这些咒语看似万能，实际用起来收效甚微。

很显然，真正能提升效率的，不是死记硬背话术，而是掌握一套能让AI准确懂你的结构化表达逻辑。

AI的定位其实很清晰，它就像个刚入职的顶尖高材生，专业能力没话说，写文案、做分析、理逻辑都远超普通人。

但它没有你的公司背景、团队习惯，也不清楚任务边界这些隐性信息。

你没法指望它猜透你的心思，就像不能要求新实习生第一天就完美搞定核心工作。

要让AI不添乱，第一步也是最核心的一步，就是给足上下文。

就像带实习生时会说清公司业务、工作重点、汇报对象一样，对AI也得做同样的背景铺垫。

这一步没做好，后续再怎么调整指令，效果都有限。

五大框架，按需套用不踩坑

光转变思维还不够，提升效率得有可落地的工具。

我整理了一套从入门到专家的五大提示词框架，按任务复杂度选就行，不用瞎琢磨。

最基础的是RTF框架，拆成角色、任务、格式三个部分，简单直接，适合10分钟内能完成的轻量任务。

比如写会议提醒邮件，普通指令只说“帮我写个会议提醒邮件”，AI大概率写得笼统。

用RTF框架就不一样，明确AI是行政专员，要写的是给部门同事的季度工作推进会提醒，还要包含时间、地点、需携带的材料，格式是正式邮件。

这样一来，AI输出的内容直接就能用。

日常核心任务比如写周报、整理会议纪要，用BRO框架更合适。

它在RTF的基础上多了背景说明，能让AI明白做这件事的原因。

比如整理市场部月度复盘会纪要，先说明会议时间、参会人员、讨论主题这些背景，再定义AI的会议纪要专员身份，明确要突出上月问题、本月策略和任务分工，格式分点列出。

按这个指令来，整理出的纪要逻辑清晰，重点突出。

如果是营销策划案、商务合作方案这类需要适配特定场景和人群的复杂任务，就得用CO-STAR框架。

它从上下文、目标、风格、语气、受众、响应格式六个维度拆解需求，确保AI输出的内容不跑偏。

比如给新能源充电桩初创公司写推广方案，先说明公司情况、产品优势、拓展目标，再明确要写成麦肯锡式结构化风格，语气专业严谨有说服力，受众是商业综合体运营负责人。

这样写出来的方案，才符合实际使用需求。

APE模式适合技术方案、SEO文案优化这种低容错任务。

它加入了评估标准，让AI具备自我检查能力。

比如优化SEO文案，明确AI的动作是优化，提示要包含核心关键词、控制密度、突出产品优势，还要让AI输出后自检关键词植入、密度达标情况等，这样能大幅减少返工率。

最专业的是STRUCT框架，用工程化思维把复杂任务拆成模块，用特定标签封装。

适合大型行业报告、复杂项目规划这类系统级任务。

比如写新能源充电桩行业分析报告，先定义AI是资深行业分析师，列出数据来源、语言使用、商业机密保护等约束条件，再明确分步骤的执行逻辑和输出格式。

按这个框架来，AI能像处理工程任务一样分步执行，精准度拉满。

进阶技巧，榨干AI性能

掌握了框架，再用些小技巧，锚索能让AI的输出质量再上一个台阶。

这些技巧都是实战中总结出来的，很好用。

第一个技巧是核心要求首尾锚定，AI处理长文本时，容易忽略中间的信息，也就是所谓的“中间迷失”现象。

把核心要求放在开头，或者在末尾用明显标识二次强调，能避免这个问题。

比如写产品推文，把字数限制、优惠信息这些核心要求放在末尾，标注“核心复核”，AI就不会遗漏。

第二个是用思维链引导AI，很多人用AI只问结果不问过程，导致输出的内容逻辑断层，没法落地。

让AI先推导再给结果，把思考过程写出来，内容会更有说服力。

比如让AI给出预算缩减的项目裁撤建议，先让它列出评估项目价值的维度，再对现有项目打分排序，最后给出建议并说明理由。

这样的结果，拿去跟领导汇报也能站得住脚。

第三个技巧是范例加分步操作，很多人抱怨AI写的内容不符合自己的风格，核心是没给AI参考标准。

2. 丈夫感冒卧床，妻子贴心照顾。妻子端来一碗热气腾腾的粥，温柔地说：“趁热喝了吧。”丈夫感动地接过，喝了一口，皱着眉问：“怎么这么咸？”妻子一拍脑袋：“哎呀，我刚才切了咸菜，没洗手就给你煮粥了 。”

有一对老夫妻，因喜好不同，坚持己见，结果一生都没有同床共枕，也没有留下子嗣。

先给AI优秀范例让它学习风格，再把复杂任务拆成小步骤逐步推进，每一步都符合预期了再进行下一步。

用这个方法写行业分析报告，能保证内容的深度和严谨性，还能贴合自己的表达习惯。

迭代优化，让AI更懂你

写好提示词不是结束，输出后的迭代才是真正提效的关键。

就像培养员工需要不断指导反馈一样，提示词也需要在优化中越来越适配你的业务需求，有三个实用的迭代技巧可以试试。

第一个是让AI主动提问补全信息，有时候我们自己都没理清需求，写的提示词自然有漏洞。

在提示词末尾加一句让AI提出三个不明确的问题，等回答后再开始工作，能避免后续返工。

第二个是用元指令让AI优化提示词，如果输出结果不理想，不用自己苦思冥想修改。

把原来的提示词发给AI，让它以资深AI训练师的身份分析漏洞和缺失点，给出优化后的2.0版本。

这个方法能省不少时间，优化后的提示词也更精准。

第三个是明确负向约束，很多时候我们只告诉AI要做什么，没说不要做什么，导致输出内容包含无用信息。

在提示词里列出禁止事项，比如禁止使用互联网黑话、绝对化词汇，不出现与产品无关的内容。

这样能大幅提升输出质量，避免写出违规或不专业的内容。

AI不是万能的，也不是没用的玩具，它是需要精准引导的合作伙伴。

所谓的AI训练师提效，本质不是学习如何讨好机器，而是学会更清晰、更专业、更有逻辑地拆解任务。

你对任务的拆解越透彻，需求表达越清晰，AI的输出就越精准。

不用贪多求全，先从入门级的RTF框架练起，把简单任务的提示词写精准，再逐步尝试更复杂的框架。

等你能稳定用AI搞定大部分日常工作时就会发现，真正的提升效率，是把自己从重复劳动中解放出来，去做更有价值的事。

从今天开始，试着用这些结构化提示词激活AI的潜力，让它成为你的职场战友吧。

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